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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:42 编辑
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- M* T% I8 i) k课程目录：
! n5 k- `$ @4 T8 D% P$ Y01.第01课 机器学习中的微分与矩阵, } A! e4 U! I7 k- I
02.第02课 概率与凸优化
, ]' I9 S3 l2 Y0 x+ o2 p7 W03.第03课 回归问题与应用! a$ v3 q o( P+ q
04.第04课 决策树、随机森林、GBDT
0 l+ R8 O! g- f3 t9 t, } s05.第05课 SVM9 a V2 O+ X& s
06.第06课 最大熵与EM算法
, H% _+ c& @1 ]' Q07.第07课 机器学习中的特征工程处理" m4 _4 l o7 |# ?/ Z+ p
08.第08课 多算法组合与模型最优化
' o4 m5 b4 `' N9 n: h6 ^" {09.第09课 sklearn与机器学习实战, N: o- b5 Y2 e) u8 P
10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战; k1 V) J- c* R( c4 E! T1 W
11.第11课 用户画像与推荐系统# g |" v4 h- y; t% x4 o
12.第12课 聚类# N3 S U l3 T! h0 z5 G
13.第13课 聚类与推荐系统实战
/ D+ @& v- q$ Z3 f14.第14课 贝叶斯网络
7 x4 o5 H- D6 j; z- C4 @15.第15课 隐马尔科夫模型HMM
& P1 ^6 H2 P; A7 u( E16.第16课 主题模型& L) K. C/ Z% v" W1 }
17.第17课 神经网络初步2 |. J4 a8 G W
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉" h+ d& F! ~6 H0 z
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理8 G! S, ~+ F" @( l$ A0 ]+ W( n9 P
20.第20课 深度学习实践. f$ A! X! ^, Z4 b8 d7 L
0 F2 z* Q8 }2 P
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